高等学校人工智能大模型“优师培养计划”课程培训研修班(第一期)于2023年11月30日-12月1日在线上顺利召开。本次研修班由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、全国高等学校计算机教育研究会主办,清华大学出版社和百度公司承办。
来自国内高校及百度公司的专家学者围绕人工智能大模型先进平台的功能及使用方法、人工智能大模型应用案例实践、人工智能大模型典型项目实战及分析等主题进行了详细的授课讲解。共300多位高校老师参加了本次研修班。
11月30日上午的开幕式由清华大学出版社常务副总编辑、副社长卢先和编审主持,国家级教学名师、教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任委员蒋宗礼教授进行了致辞。
国家级教学名师、教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任委员蒋宗礼教授致辞
清华大学出版社常务副总编辑、副社长卢先和编审主持
11月30日上午,百度AI技术专家对Paddlehub平台功能介绍及基本使用方法做了详细的介绍与讲解,并通过“居民水表表盘提取”案例进行了初步实践,知识点涵盖图像分割技术、Python数值算法分析、图标和数据处理等。同时介绍了多种使用场景的典型案例,并就如何进行模型的选择与搜索等知识点做了详细讲解,后又以“人像检测”为例做了完整的操作实践示范。
Paddlehub平台功能介绍及基本使用方法讲解
11月30日下午,百度AI技术专家通过AI模型进行了综合应用实践,通过三个项目进行了详细的知识点拓展,包含“AI动物专家—动物识别”“AI车库管理员—停车场车辆识别与统计”“AI P图大师—自拍人像美颜”,详细介绍了百度人工智能大模型应用实践的经典案例,为参会代表进行人工智能大模型的教学及课程建设提供了丰富的支撑。
AI模型综合应用实践
12月1日上午,百度AI技术专家以“工业缺陷检测项目分析与解决方案设计”为例,详细讲解了AI落地需要具备工程思维、数据支撑、先进的算法以及强大的算力平台支撑,并就目标检测进行了知识点回顾与讲解,与参会代表一起进行了实践操作。
“工业缺陷检测项目分析与解决方案设计”讲解
目标检测知识点回顾与讲解
12月1日下午,百度AI技术专家通过“缺陷检测项目数据准备与标注”,详细介绍了项目中的数据是如何获取,并就之后如何去做数据的标注以及最后制作数据集等流程进行了详细的讲解;后对工业缺陷模型进行了搭建与训练,并就工业缺陷检测的效果进行了评估与方案的优化,全面展示了百度人工智能大模型平台在工业中的应用。
缺陷检测项目数据准备与标注
工业缺陷检测项网络搭建与训练
工业缺陷检测效果评估与优化方案
本次研修班的成功举办,契合了高等学校人工智能大模型“优师培养计划”的目标,为高等学校进行人工智能大模型课程建设搭建了高水平的交流平台,对我国人工智能大模型人才培养水平的提升起到积极的推动作用。
